[发明专利]控制具有自动驾驶模式的车辆的方法和系统

说明书

该技术涉及以自动驾驶模式控制车辆100。例如，可以接收识别车辆的环境中的对象的传感器数据。包括多个单元格的网格780、782、784可以被投射在对象周围。对于多个单元格中的每个给定单元格，预测对象将在未来一段时间内进入给定单元格的可能性。基于预测的可能性生成轮廓1280‑1284。然后，以自动驾驶模式控制车辆，以便避开轮廓内的区域。

相关申请的交叉引用

本申请是2017年10月24日提交的美国专利申请第15/791,602号的延续，其公开内容通过引用结合于此。

技术领域

本公开涉及用于自主车辆的行人行为预测，并且具体地，涉及一种控制具有自动驾驶模式的车辆的方法和系统。

背景技术

自主车辆，诸如不需要人类驾驶员的车辆，可以用于帮助将乘客或物品从一个位置运输到另一位置。这样的车辆可以在完全自主的模式下操作，其中乘客可以提供一些初始输入，诸如接载或目的地位置，并且车辆将自身操纵到(maneuver)该位置。

为了确定如何通过环境与其他独立参与者(actor)(诸如车辆、自行车和行人)一起操纵无人驾驶车辆，对于无人驾驶车辆的计算设备而言，检测此类参与者并做出关于那些参与者未来运动的预测至关重要。典型的预测系统可以使用基于学习的轨迹建议的行为模型来基于先前观察到的运动来评估对象将遵循给定轨迹的可能性。在进行这种预测时，某些轨迹模型甚至可能考虑其他参与者的相对位置和移动。当来自车辆的感知系统的数据质量很高并且给定参与者的可行路径的数量相对较少时，这种轨迹建模可能是一种实用且有用的方法。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种控制具有自动驾驶模式的车辆的方法。该方法包括：由车辆的一个或多个处理器接收识别车辆的环境中的对象的传感器数据；由一个或多个处理器围绕对象投射(project)包括多个单元格(cell)的网格(grid)；对于多个单元格中的每个给定单元格，由一个或多个处理器预测在未来一段时间内对象将进入给定的一个单元格的可能性；由一个或多个处理器基于预测的可能性生成轮廓(contour)；以及由一个或多个处理器以自动驾驶模式控制车辆，以便避开轮廓内的区域。

在一个示例中，传感器数据将对象识别为行人对象类型，并且投射网格还基于行人对象类型。在另一示例中，该方法还包括选择对象上的点，并且投射网格包括将该点放置在网格的中心。在另一示例中，该方法还包括提供围绕轮廓的缓冲距离，并且控制车辆包括避开在围绕轮廓的缓冲距离内的区域。在另一示例中，时间段是2秒或更短。在另一示例中，该方法还包括使用阈值和所预测的可能性丢弃多个单元格中的单元格，并且使用多个单元格中的任何其余单元格来生成轮廓。在该示例中，该方法还包括基于在传感器数据中识别的对象来选择阈值。在此示例中，选择阈值是基于传感器数据中识别的行人数量。附加地或替代地，选择阈值是基于车辆避开网格的区域的可行性。在另一示例中，预测所预测的可能性提供了热图。

本公开的另一方面提供了一种用于控制具有自动驾驶模式的车辆的系统，该系统包括一个或多个处理器，被配置为：接收识别车辆的环境中的对象的传感器数据；围绕对象投射包括多个单元格的网格；对于多个单元格中的每个给定单元格，预测在未来一段时间内对象将进入给定单元格的可能性；基于所预测的可能性生成轮廓；以及在自动驾驶模式下控制车辆，以便避开轮廓内的区域。

在一个示例中，传感器数据将对象识别为行人对象类型，并且投射网格还基于行人对象类型。在另一示例中，该方法还包括选择对象上的点，并且投射网格包括将点放置在网格的中心。在该示例中，该方法还包括提供围绕轮廓的缓冲距离，并且控制车辆包括避开轮廓周围的缓冲距离内的区域。在另一示例中，该方法还包括使用阈值和所预测的可能性丢弃多个单元格中的单元格，并且使用多个单元格中的任何其余单元格来生成轮廓。在该示例中，该方法还包括基于在传感器数据中识别的对象来选择阈值。在此示例中，选择阈值是基于传感器数据中识别的行人数量。附加地或替代地，选择阈值是基于在传感器数据中是否识别出轮椅。在另一示例中，预测所预测的可能性提供了热图。在另一示例中，系统还包括车辆。